🌟torch.nn.Linear()函数的理解💡
发布时间：2025-03-23 07:05:26来源：
在PyTorch中，`torch.nn.Linear()` 是一个非常基础且常用的全连接层模块。它用于实现线性变换 \( y = xA^T + b \)，其中 \( x \) 是输入数据，\( A \) 和 \( b \) 分别是权重和偏置。简单来说，它就是将输入数据通过一个权重矩阵映射到新的特征空间。
首先，它的构造函数需要两个主要参数：`in_features` 和 `out_features`。前者表示输入数据的特征维度，后者则是输出数据的特征维度。例如，`Linear(10, 5)` 表示从10维输入映射到5维输出。此外，还有一个可选参数 `bias`（默认为True），决定是否使用偏置项。如果设置为False，则不会添加偏置项哦！⚙️
在实际应用中，比如图像分类任务中，我们可以用它来提取高级特征。调用时直接传入输入张量即可完成计算，非常方便快捷！🚀
掌握这个函数，就相当于掌握了神经网络中最基础的一环。快去试试吧！💪
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